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Apache Spark 的数据处理优化
本文介绍如何在 Azure HDInsight 上优化 Apache Spark 群集的配置，以获得最佳性能。
概述
如果某个联接和数据重组操作上有速度较慢的作业，可能是由数据倾斜引起的。 数据倾斜是指作业数据不对称。 例如，运行映射作业可能需要 20 秒， 但运行对数据进行联接或重组的作业则需数小时。 若要解决数据倾斜问题，应对整个键进行加盐加密，或对仅仅一部分键使用独立的加密盐。 如果使用独立的加密盐，应进一步进行筛选，将映射联接中已进行加盐加密的键的子集隔离出来。 另一种做法是引入 Bucket 列，先在 Bucket 中进行预聚合。
导致联接变慢的另一个因素可能是联接类型。 默认情况下，Spark 使用 SortMerge 联接类型。 这种类型的联接最适合大型数据集。 但另一方面又会占用大量计算资源，因为它必须先对数据的左右两侧进行排序，然后才进行合并。
Broadcast 联接最适合小型数据集，或者联接的一侧比另一侧小得多的情况。 这种联接会将一侧数据广播到所有执行程序，因此通常需要为广播提供更多内存。
可以通过设置 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 来更改配置中的联接类型，也可以使用 DataFrame API (dataframe.join(broadcast(df2))) 来设置联接提示。
// Option 1
spark.conf.set("spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold", 1*1024*1024*1024)
// Option 2
val df1 = spark.table("FactTableA")
val df2 = spark.table("dimMP")
df1.join(broadcast(df2), Seq("PK")).
createOrReplaceTempView("V_JOIN")
sql("SELECT col1, col2 FROM V_JOIN")
如果使用由 Bucket 存储的表，则有第三种联接类型，即 Merge 联接。 已进行正确预分区和预排序的数据集将跳过 SortMerge 联接中成本高昂的排序阶段。
联接的顺序至关重要，尤其是在较为复杂的查询中。 应先从最严格的联接开始。 此外，尽可能移动在聚合后增加行数的联接。
若要管理笛卡尔联接的并行度，可以添加嵌套结构，进行窗口化，以及在可能的情况下跳过 Spark 作业中的一个或多个步骤。
优化作业执行
- 根据需要进行缓存，例如，如果数据要使用两次，则缓存它。
- 将变量广播到所有执行程序。 只对变量执行一次序列化，以便加快查找速度。
- 使用驱动程序上的线程池，这会加快许多任务的操作速度。
定期监视正在运行的作业，看是否有性能问题。 如果需要更深入地了解某些问题，请考虑使用以下性能分析工具之一：
- Intel PAL 工具监视 CPU、存储和网络带宽使用情况。
- Oracle Java 8 Mission Control 分析 Spark 和执行程序代码。
Spark 2.x 查询性能的关键在于 Tungsten 引擎，这取决于全程代码生成。 在某些情况下，可能会禁用全程代码生成。 例如，如果在聚合表达式中使用非可变类型 (string)，则会显示 SortAggregate，而不是 HashAggregate。 例如，为了提高性能，可尝试运行以下命令，然后重新启用代码生成：
MAX(AMOUNT) -> MAX(cast(AMOUNT as DOUBLE))